基于双自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂电SOC/SOH联合估计

合理准确地估算出电池荷电状态（SOC）与健康状态（SOH）对电动汽车安全运行和能量分配有重大意义。目前锂离子动力电池状态参数的研究中,很少考虑两个参数在估算过程中的相互影响;传统无迹卡尔曼滤波（UKF）算法在应用时,常因难以真实模拟实际噪声导致估算误差增大。针对这些问题,这里以电池Thevenin等效电路模型为基础,结合改进的AUKF,提出双自适应无迹卡尔曼滤波算法（DAUKF）,实时更新计算模型参数,实现SOC与SOH的联合估算,提高算法的估算精度。最后通过实验及仿真对比,验证了该算法的可行性及估算精度。